Статья: СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ ГЕНЕТИЧЕСКОЙ ОПТИМИЗАЦИИ ПРИ ОБУЧЕНИИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

В данной статье рассматривается проблема оптимизации процесса обучения искусственных нейронных сетей с использованием генетических алгоритмов. Искусственные нейронные сети представляют собой одну из важнейших технологий в современном мире, однако их обучение требует значительных ресурсов. Для решения проблем, с которыми сталкиваются методы градиентного спуска, применяются генетические алгоритмы. В статье представлены две модификации генетических алгоритмов, направленные на улучшение сходимости моделей искусственной нейронной сети с помощью изменения функции приспособленности. Проведён сравнительный анализ эффективности алгоритмов в контексте обучения искусственной нейронной сети, который позволил оценить эффективность модификаций функции приспособленности и их влияние на процесс обучения искусственных нейронных сетей.